https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/56371
Title: | Методи семантичного аналізу при анотованому узагальненні текстових документів |
Other Titles: | Methods of semantic analysis in annotated generalization of text documents |
Authors: | Очерклевич, О. Б. Ігнатович, А. О. Ocherklevich, O. Ihnatovych, A. |
Affiliation: | Національний університет “Львівська політехніка” Lviv Polytechnic National University |
Bibliographic description (Ukraine): | Очерклевич О. Б. Методи семантичного аналізу при анотованому узагальненні текстових документів / О. Б. Очерклевич, А. О. Ігнатович // Комп’ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. — Том 2. — № 1. — С. 53–58. |
Bibliographic description (International): | Ocherklevich O. Methods of semantic analysis in annotated generalization of text documents / O. Ocherklevich, A. Ihnatovych // Kompiuterni systemy ta merezhi. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2020. — Vol 2. — No 1. — P. 53–58. |
Is part of: | Комп’ютерні системи та мережі, 1 (2), 2020 |
Journal/Collection: | Комп’ютерні системи та мережі |
Issue: | 1 |
Volume: | 2 |
Issue Date: | 1-Mar-2020 |
Publisher: | Видавництво Львівської політехніки Lviv Politechnic Publishing House |
Place of the edition/event: | Львів Lviv |
UDC: | 004.75 004.896 |
Keywords: | текстовий документ анотоване узагальнення семантичний аналіз нечітка логіка оцінювання ефективність text document annotation generalization semantic analysis fuzzy logic evaluation efficiency |
Number of pages: | 6 |
Page range: | 53-58 |
Start page: | 53 |
End page: | 58 |
Abstract: | Розглянуто використання семантичного аналізу при узагальненні текстових документів.
Проаналізовано найпоширеніші методи узагальнення текстових документів та оцінювання якості
результатів оцінювання. Наведено особливості вдосконаленого методу анотаційного узагальнення
текстових документів, який використовує принципи прихованого семантичного аналізу та елементи
нечіткої логіки для виявлення семантично важливих речень. Запропоновано використання нового
підходу до оцінювання ефективності узагальнення, основаного на елементах нечіткої логіки та на
статистичному показнику, що використовується для оцінювання важливості слів у контексті та класу
документа, що дає змогу визначити міру відповідності вмісту оригінального документа та його резюме.
Наведено результати верифікації запропонованих засобів, що засвідчують їхню ефективність. The article is devoted to the use of semantic analysis in the generalization of text documents. The analysis of features of the most widespread methods of generalization of text documents and an estimation of quality of results of an estimation is carried out. Features of the improved method of annotative generalization of text documents, which uses the principles of hidden semantic analysis and elements of fuzzy logic to identify semantically important sentences, are presented. It is proposed to use a new approach to evaluating the effectiveness of generalization, based on elements of fuzzy logic and a statistical indicator used to assess the importance of words in the context and class of the document, which allows to determine the correspondence between the original document and its summary. The results of verification of the proposed tools, certifying their effectiveness. |
URI: | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56371 |
ISSN: | 2707-2371 |
Copyright owner: | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2020 © Очерклевич О. Б., Ігнатович А. О., 2020 |
URL for reference material: | http://ena.lp.edu.ua58 https://www.researchgate.net/publication/313673360 |
References (Ukraine): | 1. Ahmad K., Vrusias B. PCF Oliveira: Final evaluation and categorization of the text. Proceedings of the 26th Annual ACM SIGIR International Conference on Information Search Research and Development, Toronto, Canada, 2003. pp. 443–444. 2. Ginek J., Hedgehog K.: A practical approach to automatic generalization of the text. Proceedings of the ELPUB '03 Conference, Guimarães, Portugal, 2003, pp. 378–388. 3. Gong Yu., Liu X.: Generalization of the general text by means of measurement of relevance and the hidden semantic analysis. Proceedings of the 24th Annual ACM SIGIR International Conference on Information Research and Development, New Orleans, Louisiana, USA, 2001. pp. 19–25. 4. HP Edmundson: New methods for automatic removal. Journal of the Association of Computers 16 (2), 2001. pp 228–264. Lviv Polytechnic National University Institutional Repository http://ena.lp.edu.ua58 О. Б. Очерклевич, А. О. Ігнатович 5. Kupiek J., Pedersen J., Chen F.: Summary: Proceedings of the Eighteenth Annual ACM SIGIR International Conference on Information Search Research and Development, Seattle, Washington, USA, 1995. pp. 68–73 6. Radev R., Teufel S., Saggion H., Lam V., Blitzer J., Qi H., Celebi A., Liu D., Drabek E.: Problems of evaluation in a large generalization of documents. Issue 41st Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, Sapporo, Japan, 2003. pp. 375–382. 7. Understanding Inverse Document Frequency: On theoretical arguments for IDF. Stephen Robertson. Reprinted from: Journal of Documentation 60, No. 5, pp. 503–520. 8. Using Latent Semantic Analysis in Text Summarization and Summary Evaluation. Josef Steinberger, Karel Jezek/ https://www.researchgate.net/publication/313673360. 9. Design System of Image Recognition Based on Neural Network / Vitaliy Yarkun, Yaroslav Paramud and Roman-Andriy Ivantsiv // 15th International Conference. The Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM`2019). Polyana (Svalyava), Ukraine, February 26 – March, 2019. – рр. 2/41–2/44. 10. Paramud Y., Yarkun V. Method rozpiznavannya symvoliv na zobragennyakh na osnovi zhortkovoii neiironnoi meregi./ Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, 2018, No. 905, pp. 96–105 (in Ukrainian) |
References (International): | 1. Ahmad K., Vrusias B. PCF Oliveira: Final evaluation and categorization of the text. Proceedings of the 26th Annual ACM SIGIR International Conference on Information Search Research and Development, Toronto, Canada, 2003. pp. 443–444. 2. Ginek J., Hedgehog K., A practical approach to automatic generalization of the text. Proceedings of the ELPUB '03 Conference, Guimarães, Portugal, 2003, pp. 378–388. 3. Gong Yu., Liu X., Generalization of the general text by means of measurement of relevance and the hidden semantic analysis. Proceedings of the 24th Annual ACM SIGIR International Conference on Information Research and Development, New Orleans, Louisiana, USA, 2001. pp. 19–25. 4. HP Edmundson: New methods for automatic removal. Journal of the Association of Computers 16 (2), 2001. pp 228–264. Lviv Polytechnic National University Institutional Repository http://ena.lp.edu.ua58 O. B. Ocherklevych, A. O. Ihnatovych 5. Kupiek J., Pedersen J., Chen F., Summary: Proceedings of the Eighteenth Annual ACM SIGIR International Conference on Information Search Research and Development, Seattle, Washington, USA, 1995. pp. 68–73 6. Radev R., Teufel S., Saggion H., Lam V., Blitzer J., Qi H., Celebi A., Liu D., Drabek E., Problems of evaluation in a large generalization of documents. Issue 41st Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, Sapporo, Japan, 2003. pp. 375–382. 7. Understanding Inverse Document Frequency: On theoretical arguments for IDF. Stephen Robertson. Reprinted from: Journal of Documentation 60, No. 5, pp. 503–520. 8. Using Latent Semantic Analysis in Text Summarization and Summary Evaluation. Josef Steinberger, Karel Jezek/ https://www.researchgate.net/publication/313673360. 9. Design System of Image Recognition Based on Neural Network, Vitaliy Yarkun, Yaroslav Paramud and Roman-Andriy Ivantsiv, 15th International Conference. The Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM`2019). Polyana (Svalyava), Ukraine, February 26 – March, 2019, rr. 2/41–2/44. 10. Paramud Y., Yarkun V. Method rozpiznavannya symvoliv na zobragennyakh na osnovi zhortkovoii neiironnoi meregi./ Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, 2018, No. 905, pp. 96–105 (in Ukrainian) |
Content type: | Article |
Appears in Collections: | Комп'ютерні системи та мережі. – 2020. – Том 2, № 1 |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
2020v2n1_Ocherklevich_O-Methods_of_semantic_53-58.pdf | 553.14 kB | Adobe PDF | View/Open | |
2020v2n1_Ocherklevich_O-Methods_of_semantic_53-58__COVER.png | 370.16 kB | image/png | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.